結果を分析する

タスクのバリエーションの記録が完了したら、次は AI を活用します。

Unassisted Task Mining は UiPath® AI Center™ と連携しており、マシン ラーニング モデルを実行し、データセットを分析します。

アップロードするデータセットには 10,000 件以上のアクションが含まれる必要がありますが、適切なベースラインとして 50,000 件のアクションを使用することをお勧めします。 このモデルは、プロジェクトで収集された最大 200,000 件のアクションをサポートできます。 アクティブ ユーザーは、簡単に推定する方法として、記録しているシナリオに応じて 1 時間あたり 200 件から 1,100 件のアクションを提供します。

AI Center™ から連携されたマシン ラーニング モデルの実行後、Unassisted Task Mining プロジェクトのタスク検出結果が表示されます。 この結果を決定するために、記録されたすべてのアクションとスクリーンショットを収集し、AI を利用して個々のステップとその反復性を判断します。

頻繁に繰り返される個々のステップがモデルによって判別されると、それらのステップをまとめて可視化するタスクがモデルによって作成されます。

提示されたタスク、トレース、傾向を確認することで、組織とプロセスに関する追加の洞察が提供されます。 マシン ラーニング モデル (次のサブセクションの手順を参照) を実行した後は、 Unassisted Task Mining Analysis Guide に従って、プロジェクトの継続的な発見とアクション性を向上させるためにベスト プラクティスを活用できます。